（交通运输规划与管理专业论文）基于前景理论的出行路径选择模型.pdf

摘要 在交通系统中包含着大量的出行者，他们在从起点到达终点的出行过程中，根据可 获得的信息以及个体经验不断做出判断，从而选择较优的出行路径。而出行者进行决策 的交通环境中存在着不确定性。一些学者和专家做过的研究表明，出行者在不确定性条 件下的出行选择行为与前景理论的基本观点相符，说明应用前景理论来对交通出行的路 径选择决策行为建模具有一定的适用性。 本文首先介绍了不确定条件下路径选择模型，其理论基础包括期望效用理论和随机 效用理论、前景理论、人工神经网络与模糊集理论以及学习模型。在分析已有模型的基 础上，提出基于前景理论对路径选择行为进行建模的适用性。接着，本文对前景理论的 提出背景和核心理论进行了概述，并着重分析了前景理论的研究现况及其与路径选择模 型结合的已有研究。 本文从改进传统基于前景理论的路径选择参照点出发，通过引入时间预算和有效路 径的相关理论，以改进的基于时间预算的参照点为基础，从而确定价值函数。通过出行 者主观概率以及概率权重函数的设定，提出各备选路径前景值的计算模型，从而得到路 径选择的最终依据，即各备选路径前景值。通过借鉴随机用户均衡的相关理论，构建了 基于前景理论的随机用户均衡模型。随后，通过构建路网，并设定路网属性和模型的相 关参数，将不同要求的出行者在不同交通状况下的路径选择情况进行算例分析，并对路 网进行随机用户均衡流量分配。最后，通过一个简单的算例，具体分析了在不同场景中 出行者分别利用传统的基于期望效用理论的路径选择模型、传统的基于前景理论的路径 选择模型和本文中改进的基于前景理论的路径选择模型进行出行路径选择的不同结果， 得出改进的路径选择模型更贴近真实路网中的实际出行者出行行为的结论。 关键词：前景理论：路径选择；参照点；时间预算；有效路径；价值函数 a bs t r a c t i nt h et r a f f i cs y s t e m ，t h e r ea r el o t so ft r a v e l e r s ，w h oj u d g et h er o a ds i t u a t i o n sa n d m a k ed e c i s i o n sa sw e l la sc h o o s ear e a s o n a b l eb e t t e r t r a v e l p a t ha c c o r d i n g t o a v a i l a b l ei n f o r m a t i o na n dc o n t i n u o u si n d i v i d u a l e x p e r i e n c e ，i n t h ec o u r s eo f t r a v e l l i n gf r o mo n ep l a c et oa n o t h e r t h e r e f o r es o m er e s e a r c h e ss h o w e dt h a t ，t r a v e l c h o i c eb e h a v i o ru n d e rt h eu n c e r t a i n t yo ft r a f f i cs y s t e m ，e s p e c i a l l yt h es t a r t i n gt i m e a n dt h ec h o i c eo ft h ep a t hi nt r a v e lb e h a v i o r , i si nl i n ew i t ht h eb a s i cp o i n to fp r o s p e c t t h e o r y i ti l l u m i n a t e dt h a tp r o s p e c tt h e o r yc a nb eu s e di nt h es t u d yo ft r a v e l e r s t r a v e l c h o i c ed e c i s i o nb e h a v i o ru n d e rr e a l t i m ei n f o r m a t i o ne n v i r o n m e n t i nt h i sp a p e r ，i tf i r s t l yi n t r o d u c e sr o u t ec h o i c em o d e lu n d e rt h ec o n d i t i o n so f u n c e r t a i n t y , w h i c ht h e o r e t i c a l l yb a s e do ni n c l u d i n gt h ee x p e c t e du t i l i t yt h e o r ya n d r a n d o mu t i l i t yt h e o r y ，p r o s p e c tt h e o r y , a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k sa n df u z z ys e tt h e o r y a sw e l la st h el e a r n i n gm o d e l b ya n a l y s i so fm o d e lh a sb e e np r o p o s e d ，i ts u g g e s t e d t h ea p p l i c a b i l i t yo fp r o s p e c tt h e o r y b a s e dp a t hc h o i c eb e h a v i o rm o d e l l i n g t h e n ，i t p u tf o r w a r dt h et h e o r e t i c a lb a c k g r o u n da sw e l la st h e o r e t i c a lg o r eo ft h ep r o s p e c t t h e o r y , a n df o c u so na na n a l y s i sf o rt h et h e o r e t i c a ls t u d ys t a t u so fp r o s p e c tt h e o r y a n di t se x i s t i n gr e s e a r c ho fc o m b i n a t i o nw i t ht h er o u t ec h o i c em o d e l b e g i n n i n gf r o mt h et r a d i t i o n a lr o u t ec h o i c er e f e r e n c ep o i n tb a s e do np r o s p e c t t h e o r y , i td e t e r m i n e di t sv a l u ef u n c t i o nb a s e do nt h ei m p r o v e dt i m eb u d g e tb a s e d r e f e r e n c ep o i n tb yc o m b i n e dw i t ht h et i m eb u d g e ta n dv a l i dp a t ht h e o r ya sw e l la si t s r e l a t e dt h e o r y w i t hs e t t i n gt h et r a v e l e r s s u b j e c t i v ep r o b a b i l i t ya sw e l la sw e i g h t i n g f u n c t i o n ，i tp r o p o s e dap r o s p e c tv a l u ec a l c u l a t i n gm o d e lo fa l la l t e r n a t i v ep a t h s a n d t h e ni tg o tt h ef i n a lc h o i c eo fr o u t ec h o i c e s u b s e q u e n t l y ，b yb u i l d i n gar o a dn e t w o r k a n ds e t t i n gt h en e t w o r kp r o p e r t i e sa n dm o d e lp a r a m e t e r s ，an u m e r i c a le x a m p l ei s c o n s t r u c t e d i ta n a l y z e dd i f f e r e n tr o u t ec h o i c e so fd i f f e r e n tt r a v e l e r su n d e rv a r i e d t r a f f i cc o n d i t i o n s ，a n da l s od i ds t o c h a s t i cu s e re q u i l i b r i u mf l o wd i s t r i b u t i o no nt h e n e t w o r k f i n a l l y , t h o u g has i m p l ee x a m p l e ，i ta n a l y z e dc o n c r e t e l yt h ed i f f e r e n tr o u t e c h o i c er e s u l t so ft r a v e l e r sd i f f e r e n t l yb a s e do nt h et r a d i t i o n a le x p e c t e du t i l i t y - b a s e d r o u t ec h o i c em o d e l ，t r a d i t i o n a lp r o s p e c tt h e o r y b a s e dr o u t ec h o i c em o d e la sw e l la s t h ei m p r o v e d p r o s p e c tt h e o r y - b a s e dr o u t e c h o i c em o d e l ，a n ds h o w e dt h a tt h e i m p r o v e dr o u t ec h o i c em o d e li sb e t t e rt h a nt h eo r i g i n a lo n ei ni l l u s t r a t i n gt h ea c t u a l t r a v e le r s t r a v e lb e h a v i o r k e y w o r d s ：p r o s p e c tt h e o r y ；r o u t ec h o i c e ；r e f e r e n c ep o i n t ；t r a v e lt i m eb u d g e t ； e f f i c i e n tr o u t e ；v a l u ef u n c t i o n 长沙理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的 研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：专i 砂吹 日期：如p 7 年j 月幻日 f 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借 阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密i - i ，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密d 。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名：扔喜他坟 翮签啮1 日期：加7 年r 月如日 日期：弘叶年r 月加日 第一章绪论 1 1 城市交通存在的问题 由于全世界各个国家在二战后经济的迅速发展，各国城市化的进程日新月异， 由此导致的交通问题也日益明显。当今世界上，许多大中城市都面临着不同程度 的交通难题。放眼全球，从发展中国家到发达国家，交通问题己然成为各国城市 进一步发展的瓶颈。从具体的表现来看，交通问题由交通堵塞、交通事故、交通 费用以及化境污染几个方面组成，在给城市居民的出行带来种种不便的同时，也 为整个社会的发展带来了不可估量的经济影响和社会影响。如何缓解城市交通中 存在的种种问题，各国的交通研究领域的学者都在积极思考着。 我国的各个城市中交通问题也十分严峻。很长一段时间以来，我国城市人均 道路面积一直处于低水平状态，只是近十年才开始得到较快发展。但与此同时， 城镇化进程的加快，也对日益严重的交通问题产生巨大的影响，造成了城市交通 拥堵以及能源、环境等问题。虽然近些年来，我们城市的交通已经得到了空前的 发展，各级政府也非常重视改善城市交通，从硬件和软件上均采取了许多措施， 但城市出现的交通拥堵，特别是通勤高峰时间的拥堵问题却仍然不可避免的越来 越严重。究其原因，一来道路交通方面相关设施的增长速度远远跟不上机动车特 别是私人汽车的增长速度，二来，相关交通信息引导的研究未能与现实情况很好 的结合也是导致交通拥堵状况持续得不到根本解决的原因。 根据2 0 0 2 年的统计数据，我国城市人均道路面积上升到了7 9 平方米人，这 一数据明显落后于机动车保有量年均1 5 的增长速度。毫无疑问，经济的高速发 展和城市化进程的加快，使我国的城市交通基础设施和相关的交通管理均承受着 巨大的压力。以北京市为例，1 9 9 6 年全市共发生拥挤堵塞1 6 7 9 8 起。而仅仅2 年 的时间，市区严重拥堵路口、路段就从1 9 9 4 年的3 6 处，猛增到了l9 9 6 年的9 9 处。市区高峰期每小时机动车流量超过1 0 0 0 0 辆的路口已达2 7 个，主要城区道路 的平均负荷度更是高达9 5 以上。相对的，城区机动车车速则已经下降到1 2 k m h ， 个别路段的时速仅为7 8k m h 。而由于车辆在拥塞时集中排放的大量尾气，同时 也对环境造成了深远的影响【l 】。 交通堵塞、高峰时间交通拥挤、车辆行驶速度低、车祸频繁、停车位缺乏、 废气和噪声危害严重，燃油消耗巨大这些由交通问题带来的“副产品 给人 们的出行带来极大的不便，甚至影响到了人们正常的生活工作和学习，己经成为 制约城市发展的瓶颈。交通拥堵及其伴生的环境污染、交通安全和交通能耗等问 题己引起社会各界，尤其是政府职能部门和相关研究部门的关注。 1 2 选题背景及研究意义 1 2 1 选题背景 随着交通问题严峻程度的日益加剧和人们对交通道路设施及其服务水平要求 的不断提高，研究和实施智能交通系统( i t s ，i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ) 是交 通领域未来的发展方向，也是学术界公认的必然选择。先进的出行者信息系统 ( a t i s a d v a n c e dt r a v e l e ri n f o r m a t i o ns y s t e m ) 是i t s 的重要组成部分，也是发 展i t s 的基础和关键。目前，对不确定环境下出行选择行为的研究还不够深入和 成熟，这限制了a t i s 的实际应用和推广。因此，研究出行者在不确定环境下的 出行选择行为，建立其在不确定环境下的更贴合出行者实际出行心理和出行行为 的模型，进而发现其内在规律是a t i s 取得成功的关键与前提。 出行者在不确定环境下的出行路径的选择属于非常重要的交通行为，对其进行 分析与研究具有重大的理论意义。目前，期望效用理论( e u t ，e x p e c t e du t i l i t y t h e o r y ) 是研究出行者出行选择行为的主要理论。该理论假定所有决策者都是“完 全理性人 ，并且决策者总是追求效用最大化。显然，这一理论存在着固有的缺陷 和不足，由它预测出来的结论经常与现实生活中人们的实际表现行为有较大差异， 如著名的阿莱斯悖论和埃尔斯伯格悖论( t h ea l l a i sa n de l l s b e r gp a r a d o x ) 就说明了 真实的个体行为违反了期望效用最大化原理【2 】。 于是，人们便试图找到比期望效用理论更合乎实际的理论来解释和描述不确 定性条件下人们的决策行为。这其中最著名和最有代表性的便是1 9 7 9 年由诺贝 尔奖获得者k a h n e m a n 和t v e r s k y 在s i m o n 的“有限理性 基础上应用经济学和 心理学的相关院里提出的“前景理论 ( p t ，p r o s p e c tt h e o r y ，也有人称为“展望 理论”) 【2 】。前景理论是从人们实际决策行为出发来研究人的行为，它主要是根据 大量的实际调查和实验分析提出的，描述了不确定性条件下人们的实际行为。与 目前主流的期望效用理论不同的是，前景理论是关于决策选择的重要理论，这一 理论主要是从价值的变化量，也就是收益和损失程度的角度来研究决策者的风险 态度【3 。6 】。一些学者和专家做过的研究表明，出行者在不确定性条件下的出行选择 行为，尤其是出发时刻和出行路径的选择行为，与前景理论的基本观点相符，说 明前景理论可用于研究实时信息环境下出行者的出行选择行为。 1 2 2 论文研究意义 在交通系统中包含着大量的出行者，他们在从起点出发直至到达终点的出行 过程中，根据可获得的信息以及个体经验不断做出判断，同时进行各种决策，如 选择合理的出发时间，能带来更大收益的出行路径等。在这多次决策过程中，均 不可避免的要受到个人主观情况的影响，例如出行者面临风险时的态度、自身的 偏好、不同的个体习惯、在出行过程中经验的积累等。每个个体按照自己的目标 2 和一定原则，表现出一定的道路出行行为；而多个个体的行为产生的相互作用便 使得交通系统成为一个非常复杂的动态系统。正因为如此，微观的路径选择行为 就决定了宏观路网的交通特性，从而对出行者出行选择行为的分析建模就构成了 整个交通系统分析的理论基石。而各种交通管理技术( 如i t s 中的交通信息诱导技 术) 及各项交通管理政策能否得以成功的应用和实施，在很大程度上将取决于微观 个体对于这些政策及新技术的行为反应。 目前，期望效用理论是研究出行者出行选择行为的主要手段。前景理论主要 应用于经济学( 尤其是行为经济学) 、管理学、金融投资学以及外交，用于交通领 域的研究还较少。一些学者和专家做过的研究表明，出行者在不确定性条件下的 出行选择行为，尤其是出发时刻和出行路径的选择行为，与前景理论的基本观点 相符，说明前景理论可用于研究实时信息环境下出行者的出行选择行为。因此， 基于前景理论来研究出行者的选择行为，可以拓展分析方法和研究渠道。 如何应用复杂系统理论来对城市交通系统进行建模，如何理解出行者处理信 息的机制，交通诱导系统的诱导机理等都为交通科学家们提出了新的课题。因此， 本研究便是尝试以相关学科的发展为契机，以出行者出行决策行为的研究为切入 点，来进一步探讨交通工程科学中复杂系统理论的应用。通过引入“前景理论”， 在交通系统的分析中，出行者路径选择行为建模具有了更精确、全面的行为假说， 逻辑性强；同时也可以为交通需求预测、多种交通规划、交通政策的效果评价提 供有力的工具。因此，本选题的研究具有重要的理论意义和实用价值。 1 3 国内外研究现状 路径选择在过去的2 0 年间是交通和区域科学领域研究最多的问题之一。国内 外在确定性条件下对影响出行的各种因素已经进行了很多深入的研究，但是对于不 确定性的研究在近几年才开始重视。一方面是因为交通网络可靠性的重要性日益突 出，而可靠性研究的基础就是不确定性条件下的用户出行路径选择行为。另一方面， 现实中在不确定条件下进行路径选择是出行者的日常决策，而如何处理不确定性对 出行行为的影响已经成为交通工程和规划领域中一个重要的主题。因此，研究不确 定条件下的用户出行行为，即路径选择行为，有着重要的作用和现实意义。 目前，期望效用理论是研究出行者出行选择行为的主要手段。其中，对没有 考虑实时信息影响的静态选择，研究得非常深入，基本上趋于成熟和完善。但考 虑实时信息的影响，且综合考虑两个或者两个以上出行选择内容的研究还比较少。 1 3 1 国外研究现状 h o r o w i t z 【7 】首先针对出行者在路径选择过程中的学习行为进行了研究。他假 设出行者将通过以前时段内出行成本的加权平均来计算出本次出行的平均感知出 行成本( m e a np e r c e i v e dt r a v e lc o s t ) ，而该平均感知出行成本将作为出行者路径选 3 择的依据。但在他的研究中没有考虑到出行时间的变动性以及出行信息对单次出 行活动的影响。 a d l e r 和m c n a l l y 【8 】利用f a s t c a r s 研究了出行者对交通网络的熟悉程度对 其路径选择行为的影响。并且他们还通过仿真系统从2 7 个参加者中收集数据，发 现越是没有使用过信息系统经历的出行者越愿意接受交通信息的引导。l o t a n1 9 j 应用a r t ( a p p r o x i m a t er e a s o n i n gf o rt r a n s p o r t a t i o n ，交通的近似推理) 模型和 r u m ( r a n d o mu t i l i t ym o d e l ，随机效用模型) ，具体分析比较了对网络熟悉程度不 同的出行者的路径选择行为。 j h a 等1 1 0 首次利用了贝叶斯更新来描述出行者根据信息与经验进行学习的机 制。研究中考虑了出行者对于所提供信息的信任度。在他们所提出的模型框架中 考虑了交通信息的质量和相对有效性，同时出行选择模型还考虑了出行者给出的 预测行程时间的不确定性。在其构造的算例中，出行者利用感知的行程时间来评 价出行选择方案，然后基于效用最大化原理来选择出行方案。 c h e n 和m a h m a s s a n i ( 2 0 0 4 ) 1 1 】也使用了贝叶斯更新来描述人们根据经验的学 习过程，但他们主要研究的是出行者的学习更新周期，以及相关的学习激发、终 止机制。文中提到，引发这个更新过程的机制如下：按一定的周期进行更新；新 的出行经历与以前的有明显的区别；出行者对感知出行时间不信任，但未考虑到 其对学习的影响。即他们与j h a 等人的方法的区别在于他们认为学习更新过程只 是偶尔发生，而并不是每次经历了新的出行都会更新知识。 f r e d m a n n e r i n g l l 2 j 用泊松回归方法对通勤者改变出行路径和出发时刻的弹 性范围进行了分析。通过调查，研究通勤者在上午工作出行时改变出行路径和出 发时刻的决策机制。他们用一个大城市拥挤区域的通勤者样本数据，来评价每个 月通勤者改变路径和出发时刻的泊松回归。评价结果为交通系统和社会经济条件 对出行路径和出发时刻的影响效果提供了有价值的见解，同时研究结果对交通信 息系统应如何建设、出行路径与出发时刻决策过程的进一步研究，也具有重要的 意义。 为了评估行程时间不确定性所产生的负面影响和行程时间信息能带来的效 益，在提供行程时间信息的条件下，基于期望效用理论，2 0 0 6 年d i c ka n dh a r r y 【l3 j 提出了一个出发时间选择的概念模型。这个模型包括了行程时间的变化性、行 程时间信息的质量和出行者的感知行程时间。并用荷兰贝斯德和乌德勒支之间的 a 2 汽车高速公路作了一个实例分析，来阐明对模型的具体应用。 j o u 1 4 】基于前景理论来分析和研究出行者同常出行的出发时刻选择问题，利 用出行者的实际到达目的地时刻来确定价值函数。以“能接受的最早到达时刻” 和“工作开始时刻”作为价值函数的两个“参照点”，画出了价值函数曲线图，该 图表明当出行者在期望到达时刻到达时，获得最大价值；在这两个参照点之间到 4 达时，为收益；在能接受的最早到达时刻之前或者工作开始时刻之后到达，则为 损失。他根据期望到达时刻把出行者的到达分为两类：在期望到达时刻之前的到 达为早到达，反之为晚到达。 m e t i ns e n b i l 和r y u i c h ik i t a m u r a 【1 5 】对通勤者的日常出行进行了调查，并用 前景理论对其进行分析。他们介绍了出行者的两种决策模式，画出了其价值函数 曲线图，第一种与b o n g c h a n gj o u 提出的大体一样，第二种只用了两个参照点： 期望到达时刻和工作开始时刻。第二种函数曲线图与第一种有较大区别：只画出 了横轴上边的曲线，下边的没有，并且形状相差较大，图形根本不具备对称性。 这种价值函数涉及到一个准获得区域，在这一区域通勤者把收益当作了损失。最 后，作者用日本某一城市实际调查的交通数据对模型的参数进行了标定，并比较 了两种价值函数的差别，结果发现一种决策模式和前景理论完全符合，而另外一 种决策模式在损失区域和前景理论不符合。s a t o s h if u j i i t l 6 1 运用前景理论分析出行 者在不确定的交通网络状况下对出发时刻的选择。 k a t s i k o p o u l o s ! 1 7 】等人发现在路径选择的实验中，提供交通信息时，如果一组出 行时间的平均值低于某一参照出行时间时，出行者表现为“风险规避 ；而当一组 出行时间的平均值高于某一参照出行时间时，他们则表现为“风险追求 。这表明 出行者对待风险的态度与k a h n e m a n 和t v e r k s y 提出的前景理论相符合。b o g e r s 和 v a nz u y l e n l l 8 】在调查中也发现类似的现象：当出行者能够自由选择一条距离较短 但不确定性较大的路径，或一条距离较长但交通状况比较确定的路径时，他们也 表现出风险规避的行为，即大多数出行者往往选择距离较长的路径出行。 h o n ga n db a r r a r a 1 9 】提出一种方法来研究行程时间的变化与风险规避型出行 者路径选择行为的关系。假定出行者感知路径行程时间的变化是基于过去的经验， 以及路径行程时间预算的变化等因素。行程时间预算和准时到达的要求有关，随 出行者个体和出行目的而变化，而且所有出行者都希望行程时间预算最小。他们 提出一种多级混合均衡的数学方法，来分析出行者的路径选择行为与风险规避， 或准时到达的要求之间的关系。加深对这些关系的理解，可以提高路网联系。通 过做一个实例分析，来阐明这种方法的特性。 同时，a r i a n n et a n dd a n i e l v 2 0 】还用前景理论来分析出行者的风险感知问 题。在交通安全分析中，与原来应用的方法不同，前景理论认为对“风险 的理 解和对“不确定事件 的理解是有概念性的区别的，并且在交通安全领域这样的 差别是巨大的，所以交通参与者对误解非常敏感。在另一个实验中，他们比较了 如下两种情况：对两条路径都提供关于平均出行时间的静态信息；对两条路径都 不提供信息。实验结果表明，在提供了信息的条件下，出行者选择一般差但是更 可靠的路径的频率更高。由此表明，出行者的风险念度是对出行者认知决策建模 时不可忽略的因素。e r e la v i n e r i 2 1 l 使用“累积前景理论”来对旅客行为进行建模。 5 1 3 2 国内研究现状 徐岩宇等( 1 9 9 8 ) t 2 2 , 2 3 】研究了出行者对于诱导信息的接受程度及其对路径变换 的影响。其对象主要包括三类研究者，包括：未安装车载导航系统的出行者，安 装了车载导航系统但仅部分遵循诱导指令的出行者，以及不仅安装了车载导航系 统并且完全遵循诱导指令韵出行者。文中，将出行者对路径行驶时间的预测看成 是诱导信息与出行经验按不同权重集成的出行时间函数，并给出了一个考虑出行 者响应的诱导车辆优化模型，最后对其进行了仿真试验。 蒲棋、杨晓光口4 j 于1 9 9 9 年研究总结出描述性信息在运用中的特征，将交通信 息分为描述性信息以及预测性信息，并将出行者分为固定型、经验型和信息利用 型三类，初步建立了提供行程时间信息条件下驾驶员的路径选择模型。曾松、杨 晓光【2 5 】又于2 0 0 2 年通过驾驶员调查和计算机仿真测试等试验分析方法研究驾驶 员的路线选择模式，对行程时间信息作用下驾驶员在熟悉程度不同路线之间的选 择进行分析，讨论行程时间信息使驾驶员由常用路线改换到其它路线上的倾向性， 并使用多项式l o g i t 模型对试验数据进行分析。曲卫民等忙6 】对交通流模拟体系中 的出行者路径选择模型进行了研究，他将出行者路径选择模型分为人士更新模型 和出行者路径选择模型两部分，在提出的费用函数中考虑了早到和迟到的影响。 2 0 0 0 年，石小法、王炜等将不同类型的出行者对路段或路径的预测行程时间 看作不同的随机过程，通过对出行路径上节点的到达时刻取期望值，利用泰勒级 数展开并取一阶近似表达式，来研究交通信息对出行者出行路径选择的动态影响。 结果表明利用交通信息的出行者对路段预测的行程时间比较准确，这说明交通信 息可以减少路段行程时间的不确定性，从而有益于出行者的路径选择。2 0 0 1 年石 小法和王炜建立了一种高度信息化条件下的动态配流模型。他们研究了出行者在 高度信息化条件下的动态路径选择行为，提出了一种高度信息化条件下动态配流 模型的框架。2 0 0 2 年石小法又建立了一种a t i s 环境下的动态选择模型。该模型 采用概率论中的贝叶斯方法对出行者的感知出行时间进行更新，再利用期望效用 函数和l o g i t 模型对出发时刻和出行路径进行选择，从而建立了实时信息下出行 者的出行选择模型。石小法等( 2 0 0 2 ) t z 7 】还研究了出行者在交通网络发生交通事故 条件下的出行行为，出行者根据用户最优原则决定是否改变出行路径。建立了一 种简单网络上的排队模型，分析了a t i s 对出行者在交通事故期间路线选择行为 的影响，得出了a t i s 有益于缓解交通网络拥挤状况的结论。 周溪召等【2 s 】则根据出行者可获得的交通信息将出行者分为三类：第一类出行 者无法获得交通信息或根本不处理交通信息，仅根据习惯出行；第二类出行者获 得不完全信息，根据理解的出行时间选择路径；而第三类出行者则可获得实时的 交通信息，从而选择实际最短路径出行。在此基础上，他将三种动态路径选择行 为综合成一个等价的变分不等式模型。不足的是，该模型没有考虑到出行者对信 6 息及经验处理时的倾向或者权重问题。 关桂霞等【2 9 】利用模糊理论的概念提出了一种模糊综合评判的方法，并给出了 基于模糊综合评判的最佳路径选取算法。孙燕等【3 0 】在研究中充分考虑了出行者在 路径选择中的不同要求，依据层次分析法和灰色评价理论建立了一种根据出行者 的偏好自适应选择最优路径的方法。 2 0 0 2 年黄海军和吴文祥【3 l 】用随机均衡和确定性均衡两种交通分配模型分析 了交通信息对交通行为的影响，得出交通信息的有效性不是普遍的，而是有条件 的结论。黄海军和吴文祥又于2 0 0 3 年将用于分析两条路径网络中信息对交通行 为影响的工作推广至一般平行路径结构的交通网络中，建立了随机均衡和确定性 均衡两种分配模型，分析了信息发布对平均出行成本的影响，并研究了表征行为 程度的模型参数和系统性能指标之间的关系。2 0 0 5 年李志纯和黄海军【3 2 】研究了先 进的旅行者信息系统对出行者选择行为的影响。他们利用离散选择理论中的层次 选择结构模型和交通规划理论中的随机均衡模型，研究了先进的旅行者信息系统 对出行者终点选择、方式分担和路径选择行为的综合影响，建立了一个与网络均 衡条件等价的数学规划模型，设计了模型的求解算法，并用一算例分析了市场渗 透率和信息质量对出行者选择行为的影响。 熊轶等( 2 0 0 3 ) t 3 3 】认为实时的交通信息和出行者的经验信息构成了出行者的信 息集合。根据出行者对交通信息的态度可将出行者分为信任乐观者和悲观怀疑着： 信任乐观者将选择信息集合中的最小值，反之悲观怀疑着将选择最大值作为其选 择路径的依据。贺振欢( 2 0 0 3 ) 3 4 1 ：在其博士学位论文中建立了出行者自学习路径选 择模型，并研究了路径选择仿真系统的建模、框架设计以及相关实现技术等问题。 宗传苓等【3 5 1 在分析了基于城市交通信息港的出行前最优路径选择问题的多目 标属性的基础上，建立了出行前最优路径选择的多目标规划模型，并根据该模型 设计了基于线性加权法的模型求解算法。该模型反映了城市交通出行者信息以及 目标需求多样性的特点。李志纯等【3 6 】的研究中，假定路网中出行者一部分装有信 息装置，另一部分没有装信息装置，利用离散选择理论中的层次选择结构模型和 交通规划理论中的随机均衡方法，研究了先进的旅行者信息系统对出行者重点选 择、方式分担和路径选择行为的综合影响，并建立了一个与网络均衡条件等价的 数学规划模型。 赵凛( 2 0 0 7 ) t 3 7 】在其博士论文中建立了基于前景理论框架下的出行者出行决策 模型。并在此基础上，对不同的a t i s 诱导方式的诱导机理与模式进行研究。最后， 他根据其理论模型，建立起出行决策的仿真模型，并对a t i s 诱导效果的应用进行 了仿真研究。 7 1 4 研究内容与技术路线 1 4 1 主要内容 本文研究的目标就是在“前景理论 的理论框架下，针对出行过程中的出行 决策行为，综合考虑出行者在面临风险时的态度以及出行中的学习认知过程等各 种个体特征，对不确定性条件下的出行决策行为进行分析，以建立起较为完善的 出行者出行决策的理论模型。在此研究基础上，针对传统模型如某些参数的设定 与实际情况也有较大出入，参照点的设定没有考虑到路网复杂性，以及对于路径 选择建模后没有考虑到路网用户均衡配流等不甚完善的状况，本文根据路径选择 模型的特点，基于前景理论分析实际路网中出行者在不同得失状况下的选择行动， 进而重点分析模型中参照点的设定方法。随后在改进的参照点的基础上继续进行 出行行为建模，以得到更为贴近现实出行状况的理论模型。 论文拟解决的关键问题是通过引入“前景理论 ，对出行者在不确定性条件下 的出行决策行为进行理论建模，并对传统模型中不完善的参照点设定进行改善。 论文的框架结构主要分为以下五部分： 第一章主要阐述论文的选题背景和意义，指出选题的必要性。同时提出论文 的目标、研究的主要内容和研究框架。 第二章从期望效用理论和随机效用理论、前景理论、人工神经网络与模糊集 理论和学习模型四个方面分别对不确定条件下的路径选择行为的相关文献进行回 顾。 第三章介绍了前景理论的核心理论以及目前的研究和应用情况，并从已有研 究入手，分析了前景理论与路径选择模型的结合，并给出本文的研究方向。 第四章在第二章、第三章理论分析的基础上，结合时间预算与有效路径的相 关理论对出行者的出行决策进行分析。首先从出行者对时间的感知入手，提出传 统模型中参照点设定的不足，并对参照点设定进行改进；接着通过前景理论经典 的编辑和评价两阶段对城市出行者的路径选择行为进行建模。通过借鉴随机用户 均衡的相关理论，构建了基于前景理论的随机用户均衡模型。最后，通过实例验 证模型的可行性，以及相对于传统模型的优越性。 第五章总结论文的主要工作以及创新点，并对需要进一步研究的问题进行阐 述。 8 1 4 2 技术路线 图1 1 技术路线图 本文技术路线见图1 1 ，主要研究方法为： 首先，确定研究目标。把前景理论用于分析和研究出行者的出行决策行为， 按照前景理论的基本思想和结构框架，主要分为“编辑和“评价”两个阶段来 进行研究。在“编辑 阶段，通过选定“参考点”、确定价值函数，出行者将选择 能获得最大价值的时刻作为出发时刻。分析出行者对路径选择后可能出现结果的 个人主观概率，确定决策权重函数。结合编辑阶段确定的价值函数，就可得到评 价阶段备选路径的前景值，出行者将会选择前景值最大的路径作为出行路径 接着，分析和总结前景理论的基本思想和结构体系，重点分析和研究参照点 的选取、价值函数和决策权重函数的主要特征和确定方法。根据前景理论的基本 思想和结构框架，分析出行者在实时信息下出行选择的决策过程，结合有效路径 和时间预算的相关理论，在传统“参照点”设定的基础上，研究“参照点的选 取，并进一步确定价值函数。 最后，构建一个较为简单的路网，通过设定路网属性和模型的有关参数，作 一个算例分析，具体阐明出行者出行路径选择的决策过程，将本文提出的模型与 传统的模型进行比对，最后对出行选择结果进行分析与总结。 9 第二章路径选择模型分析 2 1 路径选择概述 从上世纪8 0 年代交通系统研究的兴起开始，路径选择就成为了交通和区域科 学领域研究最多的问题之一。在交通网络中，出行者的路径选择行为涉及到很多 复杂因素，总的来说可以分为客观因素和主观因素。客观因素包括路段的拥挤程 度、实时道路状况、路径的长短和信号灯配置等，主观因素如出行者的出行要求、 偏好、习惯、心情等。无论是客观因素还是主观因素，绝大多数都是不可预测的， 即具有随机性和不确定性。从数学的角度看，随机性是指具有某种分布的随机变 量；不确定性是指无法知道随机分布的不确定性变量。在现实的交通网络中，有 很多变量是无法知道它们的随机分布的，可将它们认为是不确定性因素。 国内外在确定性条件下对影响出行的各种因素已经进行过很多深入的研究， 但是对于不确定性因素的研究在近十年才开始受到重视。一方面是因为交通网络 可靠性的重要性日益突出，而可靠性研究的基础就是不确定性条件下的用户出行 路径选择行为。另一方面，现实中在不确定条件下进行路径选择是出行者的日常 决策，交通工程和规划领域中一个重要的主题就是i t s 中如何处理不确定性对出 行行为的影响。由于上述两方面的要求，研究路径选择行为即不确定条件下的用 户出行行为有着重要的学术要求和现实意义【3 引。 2 2 不确定条件下路径选择模型的分类 在众多的路径选择模型中，可以根据静态还是动态，确定型还是随机型，均 衡和非均衡等将其分类【3 9 1 。一般静态模型假设路网各条件不变，且出行者在条件 不变的情况下决策，即不考虑时间因素。对应地，动态模型则假设出行者的每个 决策过程均按时间顺序发生，并考虑各个时段不同的交通状态对决策者的影响。 确定型模型假设用户拥有完美信息并且追去效用最大化，而随机型模型则一般是 建立在各个假设成立的基础上，通过随机效用来建立模型，其中随机误差项加进 各种方案的效用。无论模型是静态还是动态、是确定型还是随机型，所有的模型 都基于均衡或非均衡状态建立。在一个用户均衡配流的交通模型中，流量通过出 行者改变出行路径或者变换出发时间达到均衡。但一旦交通网络进入均衡状态， 用户将不再改变路径或变换出发时间。非均衡模型则是基于解决非均衡状态的交 通问题。非均衡模型在拥挤情况下的交通系统研究中具有重大意义，因为虽然出 行者趋向于均衡，但现实路网系统却永远是非均衡的。 c h e n 和r e c k e r 4 0 】认为路径选择模型可以按以下两类因素分类：一是引入理解 1 0 误差来表示出行者对不完美信息掌握的程度。二是将网络不确定性包括在随机网络 效用中( 出行时问) 。这样，路径选择模型可以归为以下四类：第一，确定型网络 确定型用户均衡( d n d u e ，d e t e r m i n a n t n e t w o r k d e t e r m i n a n tu s e re q u i l i b r i u m ) 模 型；第二，确定型网络随机型用户均衡( d n s u e d e t e r m i n a n tn e t w o r k s t o c h a s t i cu s e r e q u i l i b r i u m ) 模型；第三，随机型网络确定型用户均衡( s n d u e ，s t o c h a s t i cn e t w o r k d e t e r m i n a n t u s e re q u i l i b r i u m ) 模型；第四，随机型网络随机型用户均衡( s n s u e ， s t o c h a s t i cn e t w o r k s t o c h a s t i cu s e re q u i l i b r i u m ) 模型。 除了上边提到的理解误差和网络不确定性这两种因素需要考虑外，a v i n e r i 和 p r a s h k e r 3 8 】认为还应该要考虑以下两种因素：首先是决策准则的类型。决策准则就 是决策者评价路径选择方案的优劣并做出决定的过程。大多数路径选择行为模型 基于期望效用理论( e u t ，e x p e c t e d u t i l i t yt h e o r y ) 和随机效用理论( r u t ， r a n d o m u t i l i t yt h e o r y ) 建立。其它的则基于消除方法，前景理论( p r o s p e c tt h e o r y ) ， 模糊逻辑或快速模糊启发理论等建立。其次是动态静态模型。文献中大多数路径 选择模型基于出行者了解道路属性的假设，因而是静态的。然而，路径选择决策 过程以及一些信息获知的途径和学习的机理更趋向于是一个动态的过程。 2 3 路径选择模型的理论基础 目前，国内外对确定性模型的结合动态交通配流的研究已经很多，应用也较 为广泛，但是关于确定性路径选择行为的假设却受到许多研究者的质疑。如d e p a l m a 和p i c a r d t 4 1 】假设路径选择的不确定性分为三类：第一，路径选择属